How Many Patients? How Many Limbs? Analysis of Patients or Limbs in the Orthopaedic Literature: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical studies assessing orthopaedic interventions often include data from two limbs or multiple joints within single individuals. Without appropriate design or statistical approaches to address within-individual correlations, this practice may contribute to false precision and possible bias in estimates of treatment effect. We conducted a systematic review of the orthopaedic literature to determine the frequency of inappropriate inclusion of nonindependent limb or joint observations in clinical studies. METHODS: We identified seven orthopaedic journals with high Science Citation Index impact factors and retrieved all clinical studies for 2003 for any intervention on any limb or joint. RESULTS: We identified 288 clinical studies, 143 of which involved two limbs or multiple joint observations from single individuals. These studies included nineteen randomized clinical trials (13%) fifty-eight two-group cohort studies (41%), and sixty-six one-group cohort studies (46%). Seventy-six (53%) of the 143 studies involved statistical comparisons between patient groups with use of tests of association, and an additional sixty studies (42%) presented estimates of proportions without statistical comparisons. Only sixteen of the seventy-six studies involving statistical comparisons involved the use of any technique or methodological approach to account for multiple, nonindependent observations. A median of approximately 13% of the patients in these studies contributed more than one observation. The median proportion of nonindependent observations to total observations (the unit of analysis) was approximately 23%. CONCLUSIONS: Our findings suggest that a high proportion (42%) of clinical studies in high-impact-factor orthopaedic journals involve the inappropriate use of multiple observations from single individuals, potentially biasing results. Orthopaedic researchers should attend to this issue when reporting results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».